基于探鸟雷达的机场周边鸟类目标数量估计

针对雷达探鸟中的飞鸟目标数量统计问题，提出了一种多目标航迹自动起始跟踪算法，实现了对机场周边鸟类活动热点区域内鸟类目标数量的统计分析。通过数据关联估计量测与所有可能事件的关联概率，包括目标的新生、延续和消亡，以及杂波的剔除，并通过卡尔曼滤波与平滑方法给出每个目标的平滑轨迹，实现了对目标的全生命周期管理。仿真结果表明:所提算法能很好地实现杂波环境中的多目标航迹自动起始跟踪，正确估计每个目标的起始和消亡时间，统计目标数量的变化情况，且在目标起始的及时性方面明显优于传统的逻辑法。将所提算法应用于机场探鸟雷达实测数据，估计机场周边鸟类数量，可指导机场开展有针对性的鸟击防范工作。      

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。      

基于两种扫描方式的雷达探鸟系统

介绍了雷达探鸟系统的研究现状,包括以鸟击危害咨询系统为代表的大型雷达探鸟系统和以Accipiter为代表的机场雷达探鸟系统.基于X波段海事雷达搭建了"雷达探鸟实验系统",分别验证了其在水平和垂直两种扫描方式下探鸟的可行性.本系统在两种扫描方式下采集的两组探鸟雷达图像序列,分别由飞鸟目标提取算法进行处理.经过背景差分、噪声抑制、目标信息提取和数据融合,将鸟情信息从原始雷达图像中提取出来,并将其与卫星地图或高度坐标系相融合,融合图像直观地反映了探测区域内飞鸟目标的分布情况.最后,对国内外雷达探鸟系统的性能作了比较分析.     

一种复杂系统风险概率评估方法

对有限样本条件下的复杂系统风险发生概率评估问题,提出了小样本评估小概率事件的建模方法,通过非线性函数逼近累积概率与临界参数极值之间的映射关系.建立了风险概率评估数学模型,通过非线性回归方法得到了风险概率评估基本模型.对原始数据在评估模型中产生的误差作为目标函数,建立概率评估优化模型.并采用改进遗传算法对分布参数进行优化计算.以飞行安全为例,实现了有限样本情况下的飞行风险概率的计算,并通过最优逼近函数提高了计算精度.      

基于DES的单跑道地面等待模型研究

提出了一种新的基于离散事件系统(DES)的单跑道地面等待数学模型.针对 影响机场跑道降落服务时间的不同条件,提出了确定性模型和随机性模型,分别给出了2 个模型的计算方法,比较了算法计算量.并详细研究了跑道降落服务时间参数以及空中等待 和地面等待费用比参数的特性.仿真结果表明算法是行之有效的.该算法已成功应用于空军 某部流量评估系统中.      

基于视觉的无人作战飞机跑道障碍物检测方案

提出了基于视觉的无人作战飞机跑道障碍物检测方案.结合应用特征和流的障碍物检测方式的特点,使用多尺度特征点匹配光流估计方法代替普遍使用的微分光流计算方法,直接对图像序列计算稀疏光流场;利用相关假设,在存在一定导航误差的情况下,对跑道障碍物进行实时检测;同时对跑道障碍物视觉检测方案的误差和适用区间进行了分析;通过自主开发的"无人作战飞机自主着陆实时仿真验证平台"进行仿真,结果显示该方案能够有效检测跑道上存在的障碍物.      

飞机软道面安全拦阻系统建模与仿真

飞机在起飞或降落时,如果冲出跑道,拦阻系统能够有效地将飞机拦停,避免对飞机和乘客造成伤害.飞机安全拦阻系统是机场正常工作的重要保障设施.基于此设计了一种新的软道面(soft ground)安全拦阻系统(arresting system),该系统具有结构简单、可靠性高、机动性大、通用程度高等特点.结合飞机六自由度模型和精确的阻力模型,建立了系统的数学模型.此模型能够仿真拦阻系统的工作过程,通过仿真得到拦停距离和起落架载荷等重要参数.与国外真实试验结果进行比较,仿真结果验证了该系统模型的有效性,表明该方法在新机场的建设和现有机场改造中具有广阔的应用前景.     

疲劳多裂纹扩展随机模型的参数估计方法

建立了用试验数据估计疲劳多裂纹扩展随机模型参数的方法,尤其为利用现有的单裂纹扩展试验数据,建立了用不完全数据估计多裂纹扩展参数的方法,为含多裂纹结构的概率损伤容限分析作准备.应用最小二乘原理,讨论了完全试验数据-并联远源裂纹和完全试验数据-近源裂纹2种情况下裂纹扩展参数的估计方法,考虑了裂纹扩展试验的2种极限情况,给出了估计结果偏于保守的不完全试验数据-近源裂纹情况下的裂纹扩展参数的估计方法.完善了疲劳多裂纹扩展随机模型,为模型的工程应用打下了基础.      

TLE数据误差与基于TLE数据的交会预报分析

目前普遍使用TLE数据进行在轨物体的危险交会预报. TLE数据误差不仅会影响交会预报的准确性, 还是计算碰撞概率的必要参数, 因此, 只有准确估计TLE数据误差, 才能得到可信的碰撞概率数值. 本文采用两种方法, 即TLE数据自比和与高精度轨道预报数据相比较的方法, 计算TLE数据误差, 并分别利用TLE数据和高精度数据计算同一交会, 比较两种数据预报的交会结果差异. 结果表明, 采用TLE根数自比方法的计算误差偏小, 而使用精轨数据作为校准数据所得到的TLE误差更接近真实误差, 计算碰撞概率更为合理, 有利于减少虚警.      

基于结合力模型的自适应飞机防滑刹车控制

飞机在起飞和着陆过程中刹车系统工作的可靠性和效率的提高,对提升整个飞行周期的安全性有着重要的意义.针对不同的跑道状况(干、湿等)、跑道材质(沥青、软土)或温度等条件下,飞机轮胎与跑道之间的结合力会存在较大差异而直接影响刹车效果甚至有效性的问题,采用与速度相关的动态LuGre摩擦力模型表示结合力,将未知的跑道状态映射到结合力模型参数,通过对模型参数进行估计,达到对跑道状态进行识别的目的.首先建立飞机机体和机轮动力学模型,使用状态观测器对结合力模型中不可测量的内部摩擦状态变量进行估计,并由自适应律获得当前跑道状态对应的模型参数,而后在线求解结合力模型的伪稳态模型得到结合系数最大值及相应的滑移率,将此滑移率作为控制系统的跟踪目标,利用反馈线性化思想构造前馈控制器进行防滑刹车控制,最后通过仿真验证控制效果.     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

基于运动模型的低空非合作无人机目标识别

为保障低空安全,在利用雷达数据探测无人机目标的同时剔除飞鸟等虚警信息,提出了一种基于运动模型的低空非合作无人机目标识别方法,作为已有目标跟踪方法应用的拓展。首先,建立多种运动模型模拟无人机和飞鸟目标运动;然后,基于多种运动模型进行目标跟踪,并估计各种运动模型的出现概率;最后,以各种运动模型在连续时间内出现概率的方差均值来度量目标运动模型的转换频率。通过对仿真数据和机场低空监视雷达实测数据的处理,所提方法能够在杂波环境中跟踪无人机目标并剔除飞鸟目标,进一步验证了其有效性和实用性。      

过站航班地面保障过程动态预测

过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题，提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型，设计了基于航班属性的初始样本空间生成算法，结合高斯核概率密度估计构建了地面保障过程动态预测方法。某枢纽机场实际数据的仿真结果表明:所提方法在充分考虑航班运行属性的基础上实现了各保障节点的动态预测，其平均绝对误差仅为2.224 1 min，均方根误差相比其他方法低近2 min，能够为机场运行短时战术组织提供客观的决策依据。      

大型机场滑行道航空器交通流特性仿真

滑行道是连接跑道和停机坪的纽带,是大型机场航空器场面运行的关键资源。随着场面航空器数量的不断增加,航空器在滑行道区域涌现出特有的交通流特性。基于滑行道航空器运行规则,结合元胞传输模型（CTM）,建立宏观的滑行道航空器交通流元胞传输模型,在NetLogo系统动力学仿真平台的基础上,以中国某大型机场滑行道航空器运行为例对模型进行验证,推理滑行道交通流基本参数之间的关系和相变特征。研究表明,滑行道交通流在自由流、同步流和阻塞流3种相态中演变,其中在同步流相态中,随着密度增加,流量从0.15降至0.10架次/min,速度从20降至7.64 m/s,说明流量和速度参数对于密度的变化十分敏感。当离场率与进场率的比例从0.2降至0.15时,3种相态下的临界流量从0.15、0.10降至0.13、0.05架次/min;临界速度在自由流不变,同步流和阻塞流中依次从7.64、1.07降至0.88、0.25 m/s;临界密度在自由流由0.50降至0.46架次/km,而在同步流阻塞流中依次从0.88、6.21增加至3.77、13.17架次/km。本研究揭示滑行道交通流拥堵演变机理,为制定科学合理的滑行道管理控制策略提供理论基础。      

一种基于图论的机场空域无人机流量控制方法

城市物流无人机机场需具有同时起降多架无人机的能力，针对中小型垂直起降无人机设计了一种单入口单出口、航路交叉、多停机坪的机场模型，提出了一种基于图论的飞行安全优先的流量控制方法。根据机场内无人机飞行状态，控制无人机进离场时间，规划出机场内飞行航路，保证无人机飞行安全。仿真结果表明:该流量控制方法可以确保无人机在机场空域内安全有序飞行；分别测试了面积不同的机场进场与进离场运行容量，在单个停机坪面积一定时，停机坪数量越多进场容量越大，但进离场容量反而越小；因此在设计机场时，在给定的机场面积情况下，需要合理规划停机坪数量。      

北斗系统UERE及定位精度评估

用户测距误差（URE）与用户设备误差（UEE）是影响定位精度的主要因素.民航是北斗系统的高端用户,监测其对民航机场的覆盖性和服务性能十分必要.本文根据华东、华南、华北、西北地区4个民航机场观测站的北斗实测数据,分析了各机场卫星的可见性.根据URE的解算方法、电离层修正模型、对流层修正模型以及定位精度的评估方法,给出了对应的性能评估结果.研究发现:可见星数均在6～14颗,满足定位要求; 95%置信度下,电离层延迟优于7.50m,对流层延迟优于13.28m,地球静止轨道卫星（GEO）、倾斜地球同步轨道卫星（IGSO）、中圆轨道卫星（MEO）卫星的URE值分别优于2.36m,1.72m,2.59m,满足北斗规范的要求;95%置信度下,定位精度水平方向优于3.63m,垂直方向优于6.98m.结果表明北斗系统在民航机场监测站的覆盖性及服务性能良好.